Patient Survival Following Renal Transplant Failure in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Studies from the United States have shown that renal allograft failure is associated with a high mortality rate. The purpose of this study was to determine whether transplant failure was associated with survival in a recent cohort of kidney transplant recipients with different characteristics and a distinct health care system from the United States. Cox regression was used to model allograft loss as a time-dependent variable with patient survival as the primary outcome in 4743 kidney transplant recipients from the Canadian Organ Replacement Register. During follow-up 607 (12.8%) patients had allograft failure and 411 (8.7%) died. Patients with a functioning transplant had an unadjusted death rate of 2.06 per 100 patient years that increased to 5.14 per 100 patient years following allograft failure. After controlling for important confounding variables, allograft failure was found to increase the risk of death by over threefold compared to patients who maintained transplant function (adjusted hazard ratio, 3.39; 95% CI, 2.75-4.16; p < 0.0001). In conclusion, this analysis has shown that kidney transplant failure is an independent predictor of mortality following renal transplantation in a Canadian population. This finding supports the premise that it is the loss of transplant function, rather than patient or system-related issues, that is the main factor contributing to outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».